一周前投递，一周后约面，全程没有八股，全是场景题目总体时长 （30）一、自我介绍（3）二、场景题目+介绍项目（23）1、使用Arraylist插入10条数据耗时10ms，平均下来是每条1ms，那预期拆入1w条数据是1wms，但是实际情况是远超10wms，性能下降非常快，这是为什么？如果是你如何提高ArrayList插入的提高性能？2、解释一下JVM层面的内存栈溢出和堆溢出，并解释原因，以及你实际过程中出现过的原因问题?3、如何提高数据库的性能，从哪方面？4、如何查寻sql执行的性能？5、如何进行代码测试，根据什么判断你代码的正确性？6、导入的类存在，但是运行时候出现该类不存在，是什么原因，应该如何解决？7、导入的类出现错误，如何查找?8、Dokcer运用实践你的体现在哪里?9、还有挺多的面完忘记了，忘记录屏了三、反问，闲聊除了Java还学过哪些框架以及语言1、核心业务2、base地点3、对我建议很好，肯定有好好准备了，没有什么建议，继续保持。四、总结全程没有压力，已经在不断适应面试阶段，表达能力在不断提升，学会了及时应变，但是没发现居然有两个面试官面试我#许愿池# #面试时最害怕被问到的问题# #我的实习求职记录# 。

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一、训练范式革新：动态计算图与自适应优化  传统静态计算图难以应对大模型复杂计算流，2023年技术突破集中在：  1. **即时编译（JAX+XLA）**：Google的**JAXformer**框架通过动态分区策略，在TPUv4集群上实现92%的计算资源利用率，较PyTorch静态图提升37%  2. **梯度累积重参数化**：Meta的**GradRewrite**技术利用张量重映射算法，在OPT-175B训练中减少梯度同步次数58%，通信开销下降42%  3. **自适应混合精度**：NVIDIA的**APEX Dynamic**方案实时监控梯度幅值，动态切换FP8/FP16精度模式，在BERT-large训练中节约显存39%  前沿进展包括**符号微分加速器（SDA）**，如Cerebras的CS-3芯片内置微分引擎，在求解Jacobian矩阵时实现100倍于GPU的加速比。MIT提出的**Progressive Token Dropping**策略，通过重要性采样提前丢弃低贡献token，在ViT-22B训练中节省23% FLOPs。   二、分布式训练体系：异构硬件的统一抽象  跨设备训练面临内存一致性难题，最新解决方案涵盖：  - **统一内存地址空间**：AMD的**Unified Memory Fabric**技术突破PCIe瓶颈，在MI300X集群实现1.5TB/s的GPU-GPU直连带宽  - **异步流水线并行**：DeepMind的**PipeDream-2BW**采用双缓冲机制，在128节点集群中流水线气泡率降至4.2%  - **动态负载均衡**：阿里云**ODPS-Mars**系统通过实时性能建模，在混合GPU/CPU集群中提升任务调度效率31%  工业界标杆案例：字节跳动**Volcano Engine**采用**分层参数服务器**架构，支持万亿参数模型训练，通过稀疏梯度聚合算法将通信量压缩至原始值的6.7%。   三、推理引擎设计：编译优化与硬件感知  模型服务面临编译器优化天花板，突破性技术包括：  1. **计算图手术（Graph Surgery）**：TensorRT-9.0引入动态OP融合策略，针对LLaMA-70B实现41%延迟降低  2. **硬件感知量化**：Qualcomm的**AIMET 2.0**工具链通过芯片级指令分析，在Snapdragon 8 Gen3实现INT4量化下98.2%精度保留  3. **即时内核生成**：OpenAI的**Triton 3.0**编译器支持动态模板扩展，在A100上实现FlashAttention-V2的2.7倍加速  创新案例：Groq的**LPU架构**采用确定性执行模型，在推理Llama2-70B时达成250 tokens/sec的单卡吞吐，时延波动小于±1.5%。   四、内存革命：从显存扩展到底层介质创新  突破显存墙的关键技术路径：  - **计算存储融合**：Samsung的**HBM-PIM**芯片在内存单元集成3000个计算核心，矩阵乘加操作能效比提升28倍  - **非易失内存编程模型**：Intel的**Optane DIMM**配合PMDK库，实现模型参数持久化存储，恢复训练时间从小时级降至分钟级  - **梯度压缩传输**：华为的**HiCOOM**协议使用3D-SPHINX编码，在昇腾集群中梯度通信效率提升5.8倍  学术界突破：UC Berkeley的**ZeRO∞-HD**方案通过异构内存分页技术，在单节点支持260B参数训练，显存占用仅31GB。   五、多模态推理加速：跨引擎联合优化  跨模态场景的端到端优化方案：  1. **跨引擎流水线**：NVIDIA的**Picasso**框架统一CUDA与DLA加速器，在Stable Diffusion XL推理中实现23it/s的吞吐  2. **模态感知调度**：微软**Babel**系统通过运行时特征分析，自动分配视觉/语音模态到对应加速单元，延迟降低44%  3. **统一张量表示**：Apache TVM的**Unity IR**支持跨框架张量格式转换，在多模态模型部署中减少序列化开销67%  生物计算突破：DeepMind的**AlphaFold3**采用几何张量网络，在蛋白质-核酸复合体预测中RMSD误差降至0.89Å，推理速度较v2提升3倍。   六、软硬协同新范式：从芯片到算法的垂直整合  2024年技术融合趋势：  - **存算一体架构**：Tesla Dojo 2.0集成1.2亿个SRAM计算单元，支持4D张量原位计算，能效比达102 TFLOPS/W  - **光子矩阵引擎**：Lightelligence的**OptiCore**光子芯片在矩阵乘法任务中实现1.3 POPS/mm²的面积效率  - **可微分硬件**：Tenstorrent的**Grayskull-2**芯片支持反向传播硬件加速，训练ResNet-152速度达A100的2.3倍  学术界新方向：Stanford的**Algorithm-Architecture Co-Design**方法论，在DNA序列预测任务中实现算法精度与硬件效率同步提升80%。  七、技术演进图谱：2025前瞻性技术布局  1. **量子神经网络**：IBM Quantum的**QNN-Hybrid**架构在量子退火机上实现128qubit梯度计算  2. **神经形态计算**：Intel Loihi 3芯片模拟生物神经元动态，在脉冲神经网络训练中能效比达350 TOPS/W  3. **分子级三维集成**：TSMC的3DSoIC技术实现1μm间距芯片堆叠，计算密度突破1000 TOPS/mm³  当前技术竞争已进入全栈深度整合阶段，开发者需构建覆盖算法创新、编译器优化、芯片架构的立体知识体系。建议重点关注**计算-存储-通信三角定律**的平衡设计，这是下一代大模型基础设施的核心突破点。   #大模型#  #模型部署#

​今天给大家分享的是一位粉丝的提问，双非秋招0 offer，真该放弃C++吗？是转行做测试还是考公？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：我是江苏大学(双非)控制工程硕士，本科食品科学与工程，走的cpp方向，第一个项目主要是Linux环境下开发的客户端服务器之间的一个数据安全传输的项目，使用到了套接字通信，protobuf,base64以及openssl,以及qt编写的客户端信息的管理工具;第二个项目就是纯qt开发的云存储浏览器，就是一个本地客户端工具,实现了登录，存储桶的增删改查以及云存储对象下载和上传等功能我秋招用这两个项目没找...